Bạn muốn tự xây dựng phòng thí nghiệm AI cá nhân? Khám phá cách biến chiếc laptop của bạn thành trung tâm AI mạnh mẽ với các công cụ mã nguồn mở, không cần tín chỉ hay chi phí đắt đỏ. Học hỏi thực tế và sáng tạo không giới hạn!

Lê Lân

13/07/2025

Alo alo! Bạn đã bao giờ tự hỏi làm sao để viết code 'siêu tốc' nhưng vẫn 'chất lừ' chưa? Tôi đây, một "con nghiện" công nghệ đã "đốt" 400 Euro với em AI Cursor chỉ trong vài ngày, và thành quả là một tá bài học "xương máu" mà tôi tin chắc bạn sẽ không muốn bỏ lỡ đâu!Phải công nhận là, xây dựng phần mềm với Cursor thì nhanh phải biết, cứ như có siêu năng lực vậy! Tôi cực kỳ khuyến khích bạn thử dùng nó. Tuy nhiên, "cái gì nhanh cũng có cái giá của nó", đúng không? AI đôi khi lại "quên" mất sự nhất quán trong code của bạn, và tệ hơn là có thể "nhét" vào đó những lỗ hổng bảo mật đáng sợ.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/400euros_cursor.png' alt='Tiền bay mất khi dùng Cursor AI'>Vậy nên, đây là những bí kíp "đắt giá" mà tôi đã học được:1. Đừng Dùng Các Model "Miễn Phí" Hay "Premium" Của Cursor: Coi chừng gặp "Junior Programmer" phiên bản AI!Nghe lạ đúng không? Coding với mấy em này giống như bạn đang làm việc với một "lập trình viên junior" vậy đó. Tôi hay nói đùa rằng: "Lập trình viên junior là lập trình viên đắt nhất trong công ty!". Tại sao ư? Vì thành quả của họ thường là một mớ "code mì spaghetti" – nhìn thì chạy đấy, nhưng không ai muốn động vào lần hai, và cuối cùng thì "cả nhà" phải ngồi lại để refactor (viết lại) từ đầu. Thật sự tốn thời gian và tiền bạc!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/spaghetti_code.png' alt='Code mì spaghetti'><ul><li>Ngoại lệ: Chỉ nên dùng `gpt-4o` khi bạn cần "đưa ảnh" vào yêu cầu (ví dụ: bạn có một bản thiết kế và muốn AI xây dựng dựa trên đó). Nó xử lý ảnh khá tốt.</li><li>Kẻ "hút máu" không đáng: `chatGPT 4.5-preview` là model "đắt đỏ" nhất (2 Euro mỗi yêu cầu qua Cursor). Nhưng tin tôi đi, ở thời điểm viết bài này, hiệu suất của nó KHÔNG ĐÁNG! Đừng dùng, đừng lãng phí tiền của bạn!</li></ul>2. Hãy Kết Nối Với Model "o1" – Viên Ngọc Ẩn Của Dân Chuyên!Model này không nằm trong gói "Free" hay "Premium" đâu nhé! Bạn cần phải vào cài đặt tài khoản Cursor, tìm mục "Enable usage-based pricing" và kích hoạt nó lên. Nếu dùng qua Cursor, mỗi yêu cầu tốn 40 cent. Nghe có vẻ đắt không? À, tùy vào bạn "tính tiền" bản thân thế nào. Nếu một yêu cầu như vậy giúp bạn tiết kiệm 15 phút làm việc, thì thực ra bạn đã "kiếm" được bao nhiêu? Hãy nghĩ kỹ nhé!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/value_for_money.png' alt='Đáng giá đồng tiền'>3. Tự Dùng API Key Của OpenAI: "Của nhà trồng được" là RẺ NHẤT!Tuyệt vời hơn nữa là bạn có thể dùng chính API key của mình từ OpenAI. Nó RẺ hơn rất nhiều! Thêm nữa, hiện OpenAI đang có chương trình khuyến mãi (tới 30/4/2025 cho một số người dùng) tặng hẳn 10 triệu token MIỄN PHÍ mỗi ngày nếu bạn đồng ý chia sẻ dữ liệu với họ. Với số token này, bạn gần như có thể xây dựng bất cứ thứ gì mà KHÔNG TỐN MỘT XU! Quá hời đúng không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/openai_api_key.png' alt='API Key OpenAI'>4. Cung Cấp Context "Khủng" – Đừng Tiếc Tokens!Dù các yêu cầu sẽ "ngốn" nhiều tokens hơn, nhưng tin tôi đi, nó xứng đáng để có kết quả tốt hơn và code "nhất quán" hơn. Trong Cursor, bạn vào `Settings` → `Features` → `Chat & Composer` để điều chỉnh nhé. AI giống như một đứa trẻ vậy, càng được cung cấp nhiều thông tin chi tiết, nó càng hiểu và làm đúng ý bạn hơn!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/large_context.png' alt='AI với ngữ cảnh lớn'>5. Tuân Thủ "Quy Tắc Vàng" – Dùng Default Instructions và File Tham Chiếu!<ul><li>Default Instructions: Hãy sử dụng các chỉ dẫn mặc định (`Rules for AI` và `Project rules` trong cài đặt Cursor). Khi bạn quyết định dùng một thư viện nào đó, hãy ngay lập tức thêm nó vào phần default instructions này. Ví dụ, nếu bạn chọn dùng `HeroIcons`, hãy ghi rõ điều đó. Nếu không, AI có thể lúc thì dùng `lucide-icon`, lúc lại `HeroIcons`, thậm chí có khi nó còn "sáng tạo" ra cả một icon SVG từ đầu luôn! Rốt cuộc là code của bạn sẽ thành "năm cha ba mẹ" mất!</li><li>Reference File: Để đảm bảo tính "đồng bộ" trong code, hãy tận dụng file tham chiếu. Ví dụ, nếu bạn đã có sẵn một endpoint API và muốn xây dựng một endpoint khác tương tự, hãy cung cấp file có sẵn đó làm "mẫu". Chẳng hạn: "Tạo một endpoint API CRUD cho tài nguyên sử dụng cách tiếp cận tương tự như trong `projects/routes`." Cách này sẽ giúp code của bạn "một nhà", dễ quản lý hơn nhiều.</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/coding_consistency.png' alt='Code nhất quán'>6. Luôn Luôn "Kiểm Tra Lại Bài" – Đừng Lười PR Review!Đây là bước QUAN TRỌNG NHẤT mà bạn không thể bỏ qua! Đôi khi AI có thể "vô tình" xóa mất những đoạn code quan trọng, hoặc tệ hơn là "cấy" vào đó những lỗ hổng bảo mật mà bạn không hề hay biết. Tóm lại, tạm thời đừng dùng Cursor cho các dự án "hóc búa" liên quan đến dữ liệu người dùng nếu bạn không có tí kiến thức nào về bảo mật nhé. Cẩn tắc vô áy náy!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/pr_review.png' alt='Kiểm tra PR code'>7. Tránh Xa Các Thư Viện "Trả Phí" Hoặc "Mới Toanh"!Nghe có lý đúng không? AI được "huấn luyện" dựa trên dữ liệu có sẵn. Nghĩa là sao? Là có vô vàn `Vanilla JavaScript` trong các kho lưu trữ công khai, còn mấy thư viện "độc quyền" hay "mới ra lò" thì ít được AI tiếp xúc hơn nhiều. Hơn nữa, tài liệu của các thư viện này thường không đủ rõ ràng, đôi khi đến cả con người đọc còn thấy "lú" chứ đừng nói gì đến AI! Nhưng đừng lo, bạn vẫn có thể xây dựng hầu hết mọi thứ cực nhanh chỉ với code "thuần túy" (vanilla code) đó!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/old_vs_new_libraries.png' alt='Thư viện cũ và mới'>8. Tập Trung Vào Việc Cung Cấp Ngữ Cảnh "Đúng Đắn"!Cái này nghe thì "hiển nhiên" nhưng lại cực kỳ QUYẾT ĐỊNH đấy! Nếu ngữ cảnh bạn đưa vào mà sai lệch, AI sẽ "cố gắng" đi sửa một vấn đề hoàn toàn không phải vấn đề bạn đang gặp! Nếu bạn đang "vật lộn" mãi mà không sửa được hay xây dựng được cái gì, hãy hít thở sâu, xem xét lại ngữ cảnh bạn đã cung cấp, và thử lại xem sao nhé. Cung cấp đúng "tín hiệu", AI sẽ đi đúng hướng!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_understanding_context.png' alt='AI hiểu ngữ cảnh'>Cuối cùng, tôi đã tự mình xây dựng thành công micro SaaS của mình, <a href="https://www.resourceplanner.io/">resourceplanner.io</a>, chỉ trong vài ngày với sự trợ giúp của Cursor. Nhưng bạn biết đó, việc xây dựng phần mềm chỉ là một "mảnh ghép" nhỏ trong bức tranh kinh doanh thôi. Nên nếu thấy bài viết này hữu ích, đừng ngần ngại chia sẻ, bình luận hay "thả tim" để ủng hộ tôi nhé! Cảm ơn bạn rất nhiều!

Lê Lân

10/07/2025

Bạn đã sẵn sàng khám phá một thế giới mới của Trí tuệ Nhân tạo chưa? Trong khi nhiều người còn đang mải mê "prompt engineering" hay chạy theo plugin GPT mới nhất, tôi đã chọn một con đường khác thú vị hơn nhiều. Tôi bắt đầu thu thập và kết nối các công cụ AI mã nguồn mở để tự xây dựng "Phòng Thí Nghiệm AI Cá Nhân" của riêng mình. Nghe có vẻ "pro" lắm đúng không? Nhưng tin tôi đi, bạn chỉ cần một chiếc laptop, một chút tò mò, và vài chục repo GitHub là đủ! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/personal_ai_lab_concept.png' alt='Mô hình phòng thí nghiệm AI cá nhân'> Vậy, rốt cuộc thì cái "Phòng Thí Nghiệm AI Cá Nhân" này là cái quái gì? Đơn giản mà nói, đó là "sân chơi" riêng của bạn, nơi bạn có thể tha hồ vọc vạch: Thử nghiệm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các mô hình AI khác. Tự tay xây dựng những trợ lý AI hay tác nhân AI "tí hon" của riêng mình. Lên ý tưởng và thử nghiệm ngay lập tức mà không cần phụ thuộc vào các API bên ngoài. Kiểm tra và so sánh các công cụ AI tự host (tự chạy trên máy bạn). Hãy tưởng tượng nó như: Một phiên bản thu nhỏ của OpenAI, nhưng "cây nhà lá vườn" 100%, được ghép lại từ GitHub và Docker! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/mini_openai_diy.png' alt='OpenAI phiên bản tự chế với GitHub và Docker'> Bạn biết đấy, hầu hết các lập trình viên chúng ta thường chỉ tương tác với AI qua: Các sân chơi online (OpenAI Playground, Claude). Hugging Face Spaces. Hay các notebook Colab có sẵn. Nhưng những thứ đó thì sao? Hạn chế tùy chỉnh: Muốn làm gì đó khác biệt? Khó lắm! Bị đóng hộp: Mọi thứ chạy trong "sandbox," tách biệt hoàn toàn khỏi hệ thống của bạn. Tốn kém: Chạy nhiều là "cháy ví" ngay! Còn khi bạn có phòng lab của riêng mình thì sao? Bạn sẽ có: Toàn quyền kiểm soát: Tùy chỉnh mô hình, cài đặt, tích hợp theo ý muốn. Phát triển kỹ năng đỉnh cao: Tự tay trải nghiệm cách hoạt động của suy luận (inference), tinh chỉnh (fine-tuning), phân tách token (tokenization), hay cơ chế truy xuất thông tin (retrieval) – kiến thức thực chiến chứ không phải lý thuyết suông! Quyền riêng tư tuyệt đối: Chạy LLM ngay trên máy, không lo dữ liệu bị gửi đi đâu cả. Sáng tạo không giới hạn: Tự xây dựng những công cụ AI độc đáo mà người khác còn chưa nghĩ ra! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/benefits_ai_lab.png' alt='Lợi ích của việc xây dựng AI Lab cá nhân'> Đây là dàn "trợ thủ" đắc lực trong phòng lab hiện tại của tôi, tất cả đều từ GitHub: llama.cpp: Để chạy các mô hình LLM đã được lượng tử hóa (quantized LLM) ngay tại máy của bạn. Cứ như có một ChatGPT riêng vậy! text-generation-webui: Giao diện siêu dễ dùng để bạn tha hồ thử nghiệm các mô hình LLM. LangChain: "Phù thủy" giúp bạn xây dựng các chuỗi logic, tác nhân thông minh và hệ thống AI có bộ nhớ. Haystack: Nâng tầm khả năng truy xuất thông tin, đặc biệt cho các hệ thống tạo sinh nâng cao (RAG). PrivateGPT: Hỏi đáp tài liệu PDF cục bộ của bạn một cách riêng tư, không lo lộ bí mật công ty. Bloop: Tìm kiếm code bằng ngôn ngữ tự nhiên ngay trong kho code của bạn. Ngầu chưa? FastAPI: Biến công cụ AI của bạn thành một API để người khác (hoặc chính bạn) có thể dễ dàng sử dụng qua web. Docker: Giúp mọi thứ gọn gàng, ngăn nắp, không bị "bừa bộn" trong hệ thống máy tính của bạn. Ollama: Trình quản lý mô hình siêu đơn giản, giúp bạn tải và chạy LLM trong nháy mắt. Bonus "phù phép": Tôi còn tự tay huấn luyện một pipeline RAG nhỏ xíu bằng chính ghi chú cá nhân của mình, kết hợp với cơ sở dữ liệu vector Chroma. Giờ thì mấy cái ghi chú của tôi còn biết... tự nói chuyện lại với tôi nữa chứ! Đỉnh của chóp! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/rag_pipeline_example.png' alt='Ví dụ về RAG pipeline'> Trong cuộc sống hàng ngày, tôi tận dụng phòng lab này như thế nào ư? Đơn giản thôi: Tự động tóm tắt: Biên bản cuộc họp dài dòng? Đã có Whisper + LLM cục bộ lo! Trò chuyện với ghi chú: Biến những ghi chú Markdown của mình thành một "bộ não thứ hai" để dễ dàng hỏi đáp. Kiểm tra hiệu năng: Chạy benchmark so sánh các LLM lượng tử hóa (q4 vs q8) xem ai "ngon" hơn. Hỏi đáp tài liệu: Đống tài liệu nghiên cứu trong thư mục tải xuống giờ có thể hỏi đáp như một cuốn bách khoa toàn thư. Tạo mẫu nhanh: Nhanh chóng thử nghiệm các công cụ AI trước khi "đẩy" lên đám mây. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/daily_ai_lab_use.png' alt='Ứng dụng AI Lab vào cuộc sống hàng ngày'> Bạn đã thấy hào hứng chưa? Giờ thì bắt tay vào xây dựng "phòng thí nghiệm" của riêng mình thôi, từng bước một nhé! 1. Bắt đầu nhỏ thôi: Đặt ra một mục tiêu đơn giản, ví dụ: "Tôi muốn chạy một LLM cục bộ." Clone llama.cpp từ GitHub. Tải một mô hình lượng tử hóa từ Hugging Face (nhớ chọn bản gguf nhé!). Chạy nó. Thế là xong! Chúc mừng, bạn giờ đã là một "nhà điều hành LLM cục bộ" rồi đó! 2. Thêm giao diện người dùng (UI): Thử text-generation-webui hoặc Open WebUI để tương tác với các mô hình bằng giao diện đồ họa. Cứ như có một ChatGPT riêng tại nhà! 3. Thêm tài liệu và khả năng truy xuất: Sử dụng Chroma hoặc Weaviate kết hợp với LangChain để "cho ăn" tài liệu riêng của bạn. Giờ thì AI của bạn có thể "đọc hiểu" mọi thứ bạn muốn! 4. Tự phục vụ API: Dùng FastAPI để biến công cụ AI của bạn thành một API trên web, giống như một "GPT API cá nhân" vậy đó. Nghe pro không? 5. Mở rộng và mô-đun hóa: Thêm vào các công cụ khác như: Whisper.cpp: Chuyển giọng nói thành văn bản ngay trên máy. GPT4All: Trình quản lý LLM offline đa năng. AutoGPTQ: Tối ưu hóa suy luận cho phần cứng của bạn. Giờ thì bạn đã có một trung tâm điều khiển AI cực xịn, tất cả đều từ GitHub! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/build_ai_lab_steps.png' alt='Các bước xây dựng AI Lab'> Thật ra, tôi đã học được kha khá kỹ năng "tình cờ" trong quá trình này đấy: Phân tách token (Tokenization): Các kiểu như BPE, SentencePiece... Nghe khó mà hóa ra dễ! Vector embeddings và tìm kiếm tương đồng: Cách mà AI hiểu được ý nghĩa của từ ngữ và tìm kiếm thông tin liên quan. Lượng tử hóa mô hình (Model quantization): Và tại sao Q4_0 lại khác Q8 – kiến thức này giúp bạn chạy AI mượt hơn trên máy yếu. Mạng Docker: Kết nối các "hộp" Docker lại với nhau. Prompt engineering... phiên bản thực tế: Không chỉ là gõ lệnh, mà là "nói chuyện" với AI sao cho nó hiểu bạn muốn gì. Cách biến một cái "CLI wrapper" trông lởm khởm thành một công cụ xịn sò. Và cái hay nhất là: Tôi chẳng tốn một xu nào để học những thứ này cả! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/accidental_ai_skills.png' alt='Kỹ năng AI học được'> Điều khiến tôi bất ngờ nhất ư? Các mô hình LLM mã nguồn mở "ngon" hơn bạn nghĩ nhiều. Bạn có thể chạy một trợ lý trò chuyện chỉ với 3 dòng lệnh Bash. Các pipeline RAG không hề đáng sợ như những bài blog vẫn "dọa" đâu. Bạn không cần GPU "khủng" (nhưng có thì càng tốt!). Và đặc biệt, học AI sẽ vui hơn rất nhiều khi bạn dám... "phá banh" nó ra! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_surprises.png' alt='Những điều bất ngờ về AI'> Tương lai của các lập trình viên sẽ không chỉ dừng lại ở việc gọi API của OpenAI đâu. Họ sẽ tự chạy, tinh chỉnh và kết nối các mô hình mã nguồn mở lại với nhau. GitHub không còn chỉ là nơi để lưu trữ code nữa. Nó là "trường đại học", "hộp công cụ" và "sân chơi" của AI hiện đại. Nếu bạn muốn thực sự hiểu AI, đừng chỉ "thuê" nó. Hãy bắt tay vào tự xây dựng đi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/future_of_devs_ai.png' alt='Tương lai của lập trình viên AI'> Dăm ba chuyện vui của dân "làm lab" AI: "Để tôi clone một repo cái đã..." (Và sau đó là tải về 8GB dữ liệu mô hình). Tôi, khi phải khởi động 5 container Docker chỉ để sửa một cái lỗi nhỏ xíu. Cài đặt 16 thư viện chỉ để test một bộ phân tách token. Cảm giác như Iron Man khi AI của mình phản hồi đúng ý. Nhận ra đã cả tháng rồi mình không đụng đến Google Colab. Lỡ tay chạy một con LLM 8GB trên cái máy 4GB RAM. Hối hận không kịp! Trò chuyện với chính những ghi chú của mình như thể đang sống trong năm 2035. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_dev_humor.png' alt='Hài hước lập trình AI'> Tóm lại là: Bạn hoàn toàn có thể tự xây dựng "phòng thí nghiệm AI" của riêng mình bằng các công cụ GitHub miễn phí. Cách này giúp bạn học được nhiều hơn mọi khóa học hay tutorial cộng lại. Bạn sẽ tích lũy được các kỹ năng thực tế về AI/ML, DevOps, và backend. Nó vui, hơi lộn xộn một chút, nhưng là của riêng bạn 100%! Đây chính là cách tốt nhất để học hỏi và đổi mới trong lĩnh vực AI ngày nay. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/learn_ai_by_building.png' alt='Học AI bằng cách tự xây dựng'>

Lê Lân

10/07/2025

Chào bạn! Bạn có tin không, cách đây 10 ngày mình vừa tự đặt cho bản thân một thử thách siêu "khó nhằn" này: làm sao để xây dựng một sản phẩm SaaS và kiếm được 1000 đô la doanh thu chỉ trong 50 ngày! Nghe đã thấy áp lực rồi đúng không? Mà mình thì đâu có thời gian để xây dựng một thứ gì đó khổng lồ đâu. Thế nên, mình cần một "đòn bẩy" thực sự hiệu quả. Thay vì cặm cụi xây dựng hẳn một sản phẩm SaaS từ A-Z, mình quyết định chơi lớn hơn: tạo ra một **SaaS boilerplate** – một bộ khung sườn "có sẵn" mà bất kỳ ai muốn làm SaaS cũng cần trước khi bắt tay vào code. Và đó chính là SaaSRocket! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/g1fBfE7.png' alt='Ý tưởng SaaSRocket và thử thách'> Bạn có thấy mình trong đó không? Mỗi lần nhen nhóm một ý tưởng mới, mình lại "đốt" bao nhiêu ngày chỉ để: cài đặt kết nối với Supabase hay Firebase, rồi loay hoay thiết lập hệ thống xác thực người dùng (auth), trang quản trị (dashboard), tối ưu SEO cho website... Chưa kể đến việc tích hợp email, chức năng tải ảnh lên, hay hệ thống thanh toán nữa chứ! Cứ thế, mình lại phải viết đi viết lại những đoạn code cơ bản, lặp đi lặp lại những công việc nhàm chán này. Hoặc tệ hơn là ngồi lướt GitHub mòn mỏi để tìm cái "starter kit" nào đó hoàn hảo. Thật sự là QUÁ MỆT MỎI! Vậy nên, mình tự nhủ: "Sao không xây luôn cái thứ mình cần hoài đó đi?" <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/R3pZfQo.png' alt='Lập trình viên mệt mỏi với boilerplate'> Và thế là SaaSRocket ra đời! Đây không chỉ là một cái boilerplate thông thường đâu nhé, nó là một "bộ khung" cắm-và-chạy (plug-and-play) được thiết kế riêng cho các lập trình viên độc lập (indie devs) như chúng ta. Mục tiêu ư? Giúp bạn "phóng" từ một dự án trống rỗng (new repo) thẳng đến ngày ra mắt sản phẩm (launch day) mà không cần bận tâm đến những thứ lặt vặt. Cụ thể thì SaaSRocket có gì "hot" mà mình dám tự tin thế? * **Supabase Auth + Database:** Mọi thứ về xác thực và cơ sở dữ liệu đều được tích hợp sẵn, ngon lành cành đào. * **Lemon Squeezy payments:** Thanh toán không còn là nỗi ám ảnh! Quên đi những ngày tháng "chìm đắm" trong tài liệu Stripe phức tạp đi nhé. * **Resend email setup:** Cấu hình gửi email siêu đơn giản. * **Cloudinary for blog/media support:** Hỗ trợ lưu trữ và quản lý hình ảnh, media cho blog hay các nội dung khác của bạn. * **Pre-written unit tests:** Code đã có sẵn các bài kiểm tra đơn vị, giúp bạn an tâm về chất lượng. * **SEO &amp; Next.js 14 App Router ready:** Tối ưu SEO và sẵn sàng cho kiến trúc Next.js 14 App Router mới nhất. * **Tested. Documented. Packaged:** Được kiểm thử kỹ lưỡng, có tài liệu hướng dẫn chi tiết, và đóng gói gọn gàng. Nghe là thấy tiện lợi rồi phải không? Nó sinh ra là để dành cho những anh em dev như mình, những người không muốn mất 2 tuần chỉ để viết những dòng code cơ bản cho một dự án. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/uR2K6mH.png' alt='SaaSRocket phóng như tên lửa'> Bạn có thể thắc mắc: "Sao cái boilerplate này lại rẻ thế? Mấy cái khác toàn 150 đô la, thậm chí 300 đô la trở lên cơ mà?" À, đây là lý do mình định giá SaaSRocket chỉ 49 đô la thôi nè: * Mình muốn nó phải **dễ tiếp cận** với tất cả mọi người, đặc biệt là các indie hacker ở những quốc gia như mình, nơi mà giá cả có thể là một rào cản lớn. * Mình muốn nó có thể **cạnh tranh được với cả những lựa chọn miễn phí**! Tức là, nó phải "đáng tiền" đến mức bạn cảm thấy như mình vừa vớ được một món hời lớn vậy đó. * Và thành thật mà nói... mình cũng muốn nó giúp mình **gom góp tiền để chi trả cho tấm bằng thạc sĩ ở Nhật Bản** nữa! (Kế hoạch cá nhân tí xíu thôi mà 😂) <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/w1J7F4m.png' alt='Giá SaaSRocket 49 đô la'> Trong quá trình xây dựng và ra mắt SaaSRocket, mình cũng học được vài bài học "xương máu" lắm đấy: * Thì ra, có một **khoảng trống lớn giữa các dự án nguồn mở miễn phí và các sản phẩm starter SaaS trả phí**. Cơ hội vẫn còn nhiều! * **Ra mắt sản phẩm thật nhanh mang lại sự rõ ràng kinh khủng**. Bạn biết không, mình chỉ mất có 9 ngày để hoàn thành nó thôi đó! * **Định giá thấp có thể tạo ra sự quan tâm ban đầu, nhưng cách bạn định vị sản phẩm còn quan trọng hơn gấp bội**. * Và cuối cùng, một sự thật phũ phàng: **Làm marketing khó hơn code gấp 10 lần** (mà code đã khó lắm rồi đó nha! 🤯) <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/p7NlWbT.png' alt='Bài học từ xây dựng SaaSRocket'> Bạn muốn "bay" khỏi cái địa ngục boilerplate đó và bắt tay ngay vào xây dựng ý tưởng SaaS của mình ư? Vậy thì SaaSRocket chắc chắn sẽ là thứ bạn cần đấy! Ghé thăm ngay để tìm hiểu thêm nhé 👉 <a href="https://www.saasrocket.pro">https://www.saasrocket.pro</a> <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/s6X1X5D.png' alt='Ghé thăm SaaSRocket'>

Lê Lân

08/07/2025

Khám phá lý do định giá SaaS truyền thống không hiệu quả cho AI Agent và tìm hiểu 4 mô hình định giá đột phá (Agent-based, Action-based, Workflow-based, Outcome-based). Bài viết cung cấp ví dụ thực tế và cách tối ưu doanh thu, lợi nhuận cho sản phẩm AI của bạn.

Lê Lân

07/07/2025

Này bạn ơi! Bạn đã biết đến <a href="https://dev-resources.site/">Dev Resources</a> chưa? Đây là kho báu miễn phí với hơn 1000 công cụ và hướng dẫn "xịn sò" dành riêng cho dân dev đó. Mà này, bạn có thấy dạo này ai cũng nhao nhao nói về 'prompt engineering' hay 'plugin GPT' không? Trong lúc mọi người bận rộn với mấy vụ đó, tôi lại chọn một lối đi khác, thú vị hơn nhiều! Tôi bắt đầu 'gom góp' và 'kết nối' các công cụ AI mã nguồn mở để xây dựng một cái gọi là 'Phòng thí nghiệm AI cá nhân' (Personal AI Lab) của riêng mình. Nghe "hàn lâm" vậy thôi chứ qua quá trình này, tôi không chỉ học lý thuyết suông về AI đâu nhé. Tôi thực sự "sống" với nó, trải nghiệm từng chút một! Tôi không chỉ chạy mấy cái notebook có sẵn, mà còn tự tay xây dựng cả một 'đường ống' (pipeline) hoàn chỉnh. Tôi chẳng những không chỉ huấn luyện mỗi mô hình, mà còn tạo ra những 'trợ lý' (agent) và hệ thống AI nhỏ gọn của riêng mình nữa. Mà biết gì không? Bạn cũng hoàn toàn có thể làm được điều đó đấy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/DevResourcesIntro.png' alt='Dev Resources và hành trình xây AI Lab cá nhân'> Vậy rốt cuộc cái 'Phòng thí nghiệm AI cá nhân' này là cái gì vậy? Đừng lo, nó không phải là nơi đặt mấy cỗ máy siêu phức tạp trong phim khoa học viễn tưởng đâu! Đơn giản mà nói, đây chính là 'sân chơi' riêng của bạn, nơi bạn có thể:<ul><li>Thỏa sức thử nghiệm với các mô hình AI và LLM (như ChatGPT bản 'tự làm').</li><li>Tự tay xây dựng các 'trợ lý AI' hay 'đặc vụ AI' tí hon theo ý mình.</li><li>Thử nghiệm các ý tưởng mới mà không cần "xin phép" hay trả phí cho các API bên ngoài.</li><li>Kiểm tra và so sánh các công cụ AI tự host, xem cái nào "ngon" hơn.</li></ul>Tưởng tượng thế này: nó giống hệt một phiên bản OpenAI thu nhỏ của riêng bạn, nhưng được xây dựng hoàn toàn từ những dự án mã nguồn mở trên GitHub và gói gọn trong Docker! Nghe 'phê' chưa? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/PersonalAILabConcept.png' alt='Phòng thí nghiệm AI cá nhân - Sân chơi của riêng bạn'> Ủa, vậy tại sao mình phải tự xây cái "lab" này chi cho mệt trong khi đã có đầy đủ Playground của OpenAI, Claude hay mấy cái Notebook Colab tiện lợi rồi? Hay đó là câu hỏi mà nhiều bạn sẽ đặt ra. Nhưng này, mấy cái đó tuy tiện nhưng cũng có vài 'hạt sạn' đó nha:<ul><li>**Hạn chế tùy chỉnh:** Muốn làm gì đó khác biệt? Khó lắm! Chúng ta bị 'nhốt' trong khuôn khổ của họ rồi.</li><li>**Bị cách ly:** Code của bạn và hệ thống của bạn cứ như bị 'nhốt' trong cái hộp cát, khó mà kết nối trực tiếp với nhau.</li><li>**Tốn kém:** Dùng nhiều là tốn tiền, đó là quy luật bất di bất dịch mà!</li></ul>Nhưng với cái "lab" của riêng bạn thì sao? Một bầu trời lợi ích hiện ra trước mắt:<ul><li>**Toàn quyền kiểm soát:** Bạn muốn tùy chỉnh mô hình, cài đặt, tích hợp đủ thứ ư? Tùy bạn hết!</li><li>**Phát triển kỹ năng đỉnh cao:** Bạn sẽ hiểu sâu sắc cách mà inference (suy luận), fine-tuning (tinh chỉnh), tokenization (phân tách từ), hay retrieval (truy xuất thông tin) thực sự hoạt động. Đây là kiến thức thực chiến chứ không phải chỉ là "chấm.api()" đâu nhé!</li><li>**Bảo mật thông tin:** Chạy LLM ngay trên máy của mình mà không lo dữ liệu bị gửi lung tung lên API bên thứ ba. Riêng tư tuyệt đối!</li><li>**Sáng tạo không giới hạn:** Tự tay tạo ra những công cụ AI độc đáo mà người khác chưa từng nghĩ tới. Nghe có phải là một lập trình viên 'thế hệ mới' không?</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ControlVsCloud.png' alt='So sánh kiểm soát và chi phí giữa AI Lab và dịch vụ đám mây'> Vậy "cơ ngơi" của cái lab AI cá nhân này gồm những "món" gì? Toàn là hàng "xịn sò" từ GitHub về không đó nha!<ul><li>**llama.cpp:** "Trái tim" của lab, giúp bạn chạy các mô hình LLM đã được lượng tử hóa (quantized LLM) ngay trên máy tính của mình mà không cần "siêu máy tính" đâu!</li><li>**text-generation-webui:** Giao diện siêu dễ dùng để bạn tha hồ "nghịch" và kiểm tra các mô hình AI. Cứ như có một "sân chơi" đồ họa vậy.</li><li>**LangChain:** "Bộ não" để bạn xây dựng các chuỗi logic, tạo ra các "trợ lý" AI thông minh hơn, có cả khả năng ghi nhớ nữa!</li><li>**Haystack:** Nâng tầm khả năng truy xuất thông tin, biến những câu hỏi của bạn thành câu trả lời siêu thông minh (RAG - Retrieval-Augmented Generation).</li><li>**PrivateGPT:** Cần hỏi đáp về các file PDF riêng tư trên máy bạn? PrivateGPT chính là giải pháp, không lo lộ dữ liệu ra ngoài đâu nhé.</li><li>**Bloop:** Một công cụ tìm kiếm "thần thánh" cho phép bạn tìm kiếm code của mình bằng ngôn ngữ tự nhiên. Kiểu như "Tìm cho tôi hàm xử lý giỏ hàng" là nó ra liền!</li><li>**FastAPI:** Muốn biến công cụ AI của bạn thành một API để người khác (hoặc chính bạn) có thể truy cập qua web? FastAPI sẽ giúp bạn "phơi bày" nó ra internet một cách dễ dàng.</li><li>**Docker:** Ông trùm "dọn dẹp"! Giúp bạn đóng gói mọi thứ gọn gàng, không sợ "đống lộn xộn" của các thư viện và phiên bản gây xung đột.</li><li>**Ollama:** Quản lý mô hình AI giờ đây "dễ như ăn kẹo" với Ollama. Tải, chạy, quản lý mô hình... tất cả chỉ với vài lệnh đơn giản.</li></ul>À mà có một "món quà" nhỏ tôi tự hào lắm: Tôi đã tự tay "huấn luyện" một pipeline RAG siêu mini bằng chính các ghi chú cá nhân của mình, kết hợp với cơ sở dữ liệu vector Chroma. Giờ thì mấy cái ghi chú của tôi còn biết "nói chuyện" lại nữa chứ! Nghe ảo diệu không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/OpenSourceAIToolsCollage.png' alt='Tổng hợp các công cụ AI mã nguồn mở cho Personal AI Lab'> Vậy cái "lab" này được tôi dùng vào việc gì hàng ngày? Nghe đây này, nó "ngon" hơn bạn tưởng đó:<ul><li>**Tự động tóm tắt cuộc họp:** Sau mỗi cuộc họp, tôi dùng Whisper (mô hình chuyển giọng nói thành văn bản) kết hợp với LLM trên máy cục bộ để tóm tắt các ghi chú. Tiết kiệm thời gian cực kỳ!</li><li>**Trò chuyện với ghi chú:** Mấy cái ghi chú Markdown của tôi giờ đây giống như một "bộ não thứ hai" vậy. Tôi có thể hỏi chúng bất cứ điều gì và nhận được câu trả lời thông minh.</li><li>**Đánh giá hiệu năng LLM:** Muốn biết LLM phiên bản q4 hay q8 hoạt động tốt hơn? Cái lab này giúp tôi chạy thử nghiệm và so sánh hiệu suất ngon lành.</li><li>**Hỏi đáp với tài liệu nghiên cứu:** Mấy file báo cáo, tài liệu nghiên cứu "khô khan" trong thư mục tải về giờ cũng biết trả lời câu hỏi của tôi rồi. Cứ như có một trợ lý đọc sách vậy đó!</li><li>**Tạo mẫu AI nhanh chóng:** Trước khi "đẩy" một công cụ AI nào đó lên đám mây, tôi có thể nhanh chóng tạo mẫu và thử nghiệm ngay tại lab của mình. Tiết kiệm khối tiền cloud luôn!</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AILabDailyUse.png' alt='Cách sử dụng AI Lab cá nhân hàng ngày'> Thế làm sao để bạn có thể tự xây cho mình một cái "lab" như vậy? Đừng lo lắng, tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước một, dễ như ăn kẹo! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/BuildAILabSteps.png' alt='Hướng dẫn từng bước xây dựng AI Lab cá nhân'> <ol><li>**Khởi đầu "siêu nhỏ"**: Đừng tham lam, hãy chọn một mục tiêu thôi. Ví dụ: "Tôi muốn chạy một mô hình LLM ngay trên máy tính của mình."<ul><li>**Bước 1: Tải "não bộ"**: Clone dự án <a href="https://github.com/ggerganov/llama.cpp">llama.cpp</a> từ GitHub về máy. Đây là nền tảng để chạy LLM cục bộ đó.</li><li>**Bước 2: Tìm "trí tuệ"**: Lên Hugging Face kiếm một mô hình đã được lượng tử hóa (quantized model) và tải về.</li><li>**Bước 3: Chạy và "BÙM!"**: Chạy nó lên! Và thế là bạn đã trở thành một "nhà điều hành LLM cục bộ" rồi. Ngầu chưa?</li></ul></li><li>**Thêm "giao diện" cho dễ dùng**: Bây giờ, để tương tác với mô hình dễ dàng hơn, bạn có thể thử <a href="https://github.com/oobabooga/text-generation-webui">text-generation-webui</a> hoặc <a href="https://github.com/open-webui/open-webui">Open WebUI</a>. Mấy cái này có giao diện đồ họa đẹp mắt, giúp bạn "chơi đùa" với AI mà không cần gõ lệnh khô khan nữa.</li><li>**Cho "lab" đọc tài liệu**: Muốn AI của bạn thông minh hơn, biết nhiều hơn? Hãy dùng <a href="https://github.com/chroma-core/chroma">Chroma</a> hoặc <a href="https://github.com/weaviate/weaviate">Weaviate</a> (là các cơ sở dữ liệu vector) kết hợp với <a href="https://github.com/langchain-ai/langchain">LangChain</a> để "nuôi" cho cái lab của bạn những tài liệu mà nó cần "đọc". Càng đọc nhiều, AI càng "bá đạo" đó!</li><li>**Tạo API "cây nhà lá vườn"**: Bạn muốn biến công cụ AI của mình thành một API cá nhân, giống như một phiên bản GPT của riêng bạn để có thể truy cập từ web? <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi">FastAPI</a> chính là cứu tinh! Nó giúp bạn "mở cửa" cái lab của mình ra thế giới bên ngoài một cách dễ dàng.</li><li>**Biến thành "siêu lab" đa năng**: Giờ thì thêm mấy công cụ "ảo diệu" này vào nữa là lab của bạn thành một trung tâm điều khiển AI "xịn sò" luôn:<ul><li>**Whisper.cpp:** Chuyển giọng nói thành văn bản ngay trên máy.</li><li>**GPT4All:** Trình quản lý LLM offline, tha hồ cài đặt và thử nghiệm.</li><li>**AutoGPTQ:** Tối ưu hóa hiệu năng suy luận cho phần cứng của bạn.</li></ul>Và thế là, bạn đã có một trung tâm điều khiển AI hoạt động hết công suất, tất cả đều từ GitHub – hoàn toàn miễn phí và tự chủ!</li></ol> À mà này, trong lúc "nghịch" cái lab AI này, tôi còn "vô tình" học được kha khá các kỹ năng "đắt giá" mà không tốn một xu nào luôn:<ul><li>**Tokenization:** Hiểu sâu về cách văn bản được "xẻ nhỏ" thành các token (BPE, SentencePiece) để AI xử lý.</li><li>**Vector embeddings và tìm kiếm tương tự:** Cách mà AI hiểu được ý nghĩa của từ ngữ và tìm kiếm những thứ giống nhau. Nghe hay ho đúng không?</li><li>**Lượng tử hóa mô hình (Model quantization):** Và tại sao việc chọn Q4_0 hay Q8 lại quan trọng đến vậy. Đây là kỹ thuật giúp chạy LLM trên phần cứng "yếu hơn" đó.</li><li>**Docker networking:** Cách các "hộp" Docker nói chuyện với nhau, và sao cho chúng không "cãi lộn".</li><li>**Prompt engineering... phiên bản "thực chiến":** Không phải chỉ là gõ vài câu lệnh trên ChatGPT đâu, mà là cách bạn "lèo lái" AI làm đúng ý mình.</li><li>**Biến một công cụ CLI "cà tàng" thành "phép thuật":** Cảm giác tự tay "phù phép" cho mấy dòng lệnh khô khan trở nên dễ dùng thật là "đã"!</li></ul>Mà tất cả những kỹ năng này, tôi học được hoàn toàn miễn phí đó nha! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AccidentalSkills.png' alt='Các kỹ năng tự học được khi xây dựng AI Lab'> Điều gì làm tôi "té ghế" nhất khi xây cái lab này?<ul><li>**LLM mã nguồn mở "đỉnh" hơn tưởng tượng:** Thật sự, mấy mô hình mã nguồn mở "ngon" hơn bạn nghĩ nhiều đó, không thua kém gì các "ông lớn" đâu.</li><li>**Chỉ 3 dòng Bash để chạy trợ lý chat:** Nghe không thể tin nổi phải không? Chỉ với vài dòng lệnh Bash là bạn đã có thể chạy một trợ lý chat của riêng mình rồi!</li><li>**RAG pipeline không "khủng khiếp" như lời đồn:** Mấy bài blog hay làm quá lên chứ thực ra RAG pipeline không hề đáng sợ chút nào, nó còn rất thú vị nữa là đằng khác.</li><li>**Không cần GPU "khủng":** Đúng là có GPU thì "phê" hơn, nhưng bạn không cần phải có một chiếc card đồ họa siêu đắt tiền mới có thể bắt đầu đâu nhé!</li><li>**AI sẽ vui hơn khi bạn "phá" nó:** Thật đó, cứ thử "phá banh" mấy cái mô hình, rồi tìm cách sửa lại xem, bạn sẽ học được nhiều điều bất ngờ lắm!</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AILabSurprises.png' alt='Những điều bất ngờ khi xây dựng AI Lab'> Tương lai của dân Dev sẽ là "Lab", chứ không chỉ là dùng mỗi API đâu! Thế hệ lập trình viên tiếp theo sẽ không chỉ đơn thuần là "gọi" API của OpenAI hay các dịch vụ khác nữa đâu. Họ sẽ tự tay chạy, tinh chỉnh và "xâu chuỗi" các mô hình mã nguồn mở lại với nhau. GitHub từ giờ không chỉ là nơi lưu trữ code nữa. Nó sẽ trở thành một "trường đại học", một "hộp công cụ" và một "sân chơi" khổng lồ cho AI hiện đại. Nếu bạn thực sự muốn hiểu về AI, đừng chỉ thuê nó. Hãy bắt đầu tự xây dựng nó đi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/FutureDevsAILab.png' alt='Tương lai của lập trình viên: AI Lab cá nhân'> Và đây là vài "mẩu chuyện cười" trong "Phòng thí nghiệm AI" của riêng tôi, có lẽ bạn cũng sẽ thấy mình trong đó:<ul><li>"Để mình clone một cái repo cái nha!" (và rồi tải về 8GB mô hình nặng trịch).</li><li>Mình đây, khởi động cả 5 container Docker chỉ để debug một lỗi cỏn con.</li><li>Cài đặt cả 16 thư viện chỉ để test một cái tokenizer.</li><li>Cảm giác như Iron Man khi AI trả lời đúng ý mình.</li><li>Bỗng dưng nhận ra đã mấy tháng rồi mình chẳng thèm dùng Google Colab.</li><li>Lỡ tay chạy cái LLM 8GB trên cái máy chỉ có 4GB RAM. Hối hận không kịp!</li><li>Đang "huyên thuyên" với mấy cái ghi chú cá nhân như thể đang ở năm 2035 vậy.</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/DevHumorAI.png' alt='Những câu chuyện dở khóc dở cười của dân dev với AI Lab'> Tóm lại là:<ul><li>Bạn hoàn toàn có thể tự xây dựng "phòng thí nghiệm AI" của riêng mình chỉ với các công cụ miễn phí trên GitHub.</li><li>Nó sẽ dạy bạn nhiều điều hơn bất kỳ khóa học hay hướng dẫn nào.</li><li>Bạn sẽ có được các kỹ năng thực chiến về AI/ML, DevOps và backend.</li><li>Vừa vui, vừa "hỗn loạn" một chút, nhưng quan trọng nhất là nó 100% là của bạn!</li><li>Đây chính là cách tốt nhất để học hỏi và sáng tạo trong lĩnh vực AI ngày nay.</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/TldrRocket.png' alt='Tóm tắt về lợi ích của AI Lab cá nhân'> Bạn có thấy mình cứ mãi xây dựng sản phẩm chỉ để "câu like" mà chưa kiếm được tiền không? Tôi cũng từng như vậy. Thế nên, tôi đã bắt tay vào tạo ra những công cụ và bộ kit kỹ thuật số đơn giản, nhưng lại thực sự giúp tôi kiếm tiền – mà chẳng cần có lượng người theo dõi khủng, code "siêu nhân" hay phải "cày cuốc" không ngừng nghỉ. **Mở khóa Các Gói Premium Dành Cho Dev Muốn Tự Do!** Đây chính là những "lối tắt" giúp bạn tự thân vận động và biến đam mê thành thu nhập:<ul><li>🌍 **Tôi xây một website đơn giản cho doanh nghiệp địa phương và kiếm được hơn $500** – Không cần kỹ năng thiết kế, chỉ cần giải quyết một vấn đề thực tế.</li><li>🚀 **Ra mắt SaaS trong 7 ngày – không cần code, không cần khán giả** – Có thể hơi "loạn" lúc đầu nhưng nó hoạt động đấy!</li><li>🔌 **Dùng API công cộng để xây công cụ nhỏ mà người ta trả $997 để mua** – Tận dụng những gì đã có sẵn và biến chúng thành thứ hữu ích.</li><li>📦 **Kiếm $300 trong 3 ngày từ một "kho tài nguyên" đơn giản** – Chỉ là tổng hợp các liên kết và công cụ, vậy thôi.</li><li>📈 **Đưa một trang web địa phương lên top mà không cần viết một bài blog nào** – SEO không hề khó nếu bạn biết cách làm khác biệt.</li></ul>**Quick Kits (Mang về một sản phẩm thực sự hoạt động cho bạn!)** Đây là những thành quả cá nhân được biến thành các bộ kit "cắm là chạy" – những hướng dẫn ngắn gọn, súc tích:<ul><li>⚡ **$1K trong một tuần chỉ dùng API mà tôi chẳng tự xây** – Copy-paste logic, trau chuốt thêm, xuất bản.</li><li>🔥 **Bộ setup dev $0 của tôi giờ kiếm hơn $97 mỗi ngày** – Mất nhiều năm để xây dựng. Giờ thì nó cứ thế "chạy êm" ở chế độ nền.</li><li>💼 **Bộ kit khởi nghiệp SaaS này tự bán giá $499** – Hóa ra, mọi người rất thích được bỏ qua công đoạn thiết lập "khổ sở".</li><li>📚 **Tôi biến các bài báo học thuật thành sản phẩm thực tế** – Tất cả chỉ là "vàng chôn giấu" nếu bạn biết cách tìm.</li><li>💡 **Portfolio dev của tôi trở thành một sản phẩm $297** – Tôi chỉ kể câu chuyện của mình và bán những tài sản tôi tạo ra trong quá trình đó.</li></ul>👉 **Duyệt tất cả công cụ và bộ kit micro-business tại đây:** <a href="https://0x7bshop.gumroad.com">0x7bshop.gumroad.com</a> 👉 **Duyệt tất cả các bản thiết kế tại đây:** <a href="https://payhip.com/0x7BDollarShop">payhip.com/0x7BDollarShop</a>

Lê Lân

06/07/2025

Ranh giới giữa frontend và backend đang mờ dần! Tìm hiểu về xu hướng mới nơi frontend developers có thể viết logic backend trực tiếp, giúp phát triển nhanh hơn, dễ quản lý hơn và vẫn đảm bảo bảo mật cho các ứng dụng cấp doanh nghiệp.

Lê Lân

03/07/2025

Khám phá 11+ ý tưởng AI SaaS tiềm năng cho năm 2025, cùng lý do nên khởi nghiệp SaaS với AI và những lời khuyên hữu ích để ra mắt sản phẩm thành công.

Lê Lân

01/07/2025

Khám phá MediBot, chatbot AI y tế mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa giao tiếp y tế, hiểu người dùng và cung cấp thông tin đáng tin cậy, không còn những bot FAQ khô khan.

Lê Lân

01/07/2025

Tìm hiểu cách AI đang được ứng dụng trong phát triển phần mềm nhúng và thiết kế phần cứng, từ tạo mã boilerplate đến tối ưu chip và phát hiện lỗi. Các công cụ như GitHub Copilot, TabNine đang dần trở thành trợ thủ đắc lực.

Lê Lân

28/06/2025

Kompact AI đột phá khi cho phép các mô hình AI lớn như T5, Bloom-7B chạy trên CPU mà không cần GPU. Khám phá cách tối ưu hóa mô hình, tận dụng CPU đa nhân và runtime ICAN giúp dân chủ hóa AI cho thiết bị biên và hoạt động offline.

Lê Lân

25/06/2025

Bạn muốn tự tay 'chơi đùa' với AI mà không cần credit cloud hay bằng cấp? Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng một "Phòng Thí Nghiệm AI Cá Nhân" từ các công cụ mã nguồn mở miễn phí trên GitHub, giúp bạn nâng cao kỹ năng AI thực chiến một cách thú vị và hiệu quả!

Lê Lân

23/06/2025

Khám phá 10 bí quyết Prompt Engineering nâng cao để kết hợp AI với các công cụ tự động hóa như Make.com, n8n, biến chúng thành cỗ máy kiếm tiền và mở rộng kinh doanh trong năm 2025.

Lê Lân

22/06/2025

Khám phá sự khác biệt đột phá giữa gỡ lỗi phần mềm truyền thống và gỡ lỗi ứng dụng AI. Học về 'lỗi prompt', kỹ thuật prompt và những công cụ mới cho phát triển LLM.

Lê Lân

22/06/2025

Khám phá cách serverless và lập trình khai báo đang xóa nhòa ranh giới frontend và backend, giúp dev tạo ứng dụng nhanh, an toàn hơn. Tìm hiểu lợi ích và thách thức của xu hướng mới này, cùng ví dụ FrontQL.

Lê Lân

20/06/2025

Khám phá Orbeato, chatbot AI thông minh từ Enthrox, do Keshav Kushwaha sáng lập, được thiết kế để hỗ trợ học sinh học tập cá nhân hóa, giải đáp thắc mắc 24/7 và nâng cao trải nghiệm giáo dục với công nghệ tiên tiến.

Lê Lân

20/06/2025

Khám phá 10 ý tưởng AI độc đáo giúp bạn xây dựng cơ sở dữ liệu kiếm tiền siêu tốc, từ 'Thợ săn công thức công nghệ' đến 'Nghĩa địa startup thất bại'. Học cách biến chúng thành cỗ máy kiếm tiền hiệu quả chỉ với Airtable, Notion, và AI. Kèm bonus bí quyết kiếm $500+ từ website địa phương và SEO 1 trang!

Lê Lân

19/06/2025

Học cách tự xây dựng trợ lý code AI miễn phí bằng VS Code, tiện ích 'cline AI' và Google AI Studio. Tạm biệt 'đau ví' với các phần mềm trả phí như Cursor!

Lê Lân

19/06/2025

Nói thật nhé, bạn có phát ngấy những buổi thuyết trình cứ bóng bẩy, nơi người ta chỉ gõ "Hello World" vào ChatGPT rồi "vỗ ngực" tự xưng là "nghiên cứu điển hình" chưa? Tôi thì CHÁN muốn xỉu rồi đây! Cứ thấy "hype" về AI tràn lan, nhưng cái "phần thực sự dùng được" trong môi trường sản phẩm thực tế thì vẫn còn mong manh lắm. Và trớ trêu thay, chính cái "phần mong manh" ấy lại là nơi tôi, với vai trò người sáng lập, dồn hết tâm huyết của mình.\n\nSau hàng tá cuộc tranh luận "hành lang" và một buổi hội thảo khiến tôi... ngáp dài, tôi tự nhủ: "Phải làm cái gì đó khác biệt thôi!" Thế là tôi quyết định tổ chức một buổi workshop nơi chúng ta sẽ "xăm soi" TỪNG DÒNG CODE một, xem các nhà phát triển siêu kinh nghiệm – những "tay chơi AI" thứ thiệt – họ đã làm điều đó như thế nào. Ở đây không có lý thuyết suông đâu nhé! Không có những slide marketing màu mè lòe loẹt. Tất cả sẽ diễn ra TRỰC TIẾP trong trình soạn thảo code, terminal, và những quy trình CI/CD thực chiến. Và đó là cách Conf.ai ra đời! Đây là một workshop kéo dài nguyên một ngày, với BỐN buổi học thực hành (hands-on) siêu chất lượng, được phát trực tiếp vào Thứ Sáu tới, ngày 16 tháng 5 này (theo giờ GMT+3). Tôi rất nóng lòng muốn nghe phản hồi của bạn về sự kiện "có một không hai" này đấy!\n\nBạn có thể hỏi: "Ủa, lại thêm một sự kiện AI nữa hả?" Đơn giản lắm, vì hầu hết các sự kiện AI ngoài kia KHÔNG DÀNH CHO ANH EM DEVELOPER – những người thực sự "xây dựng" sản phẩm! Bạn có thấy "mô-típ" quen thuộc này không? Các nhà cung cấp thì thao thao bất tuyệt, slide thì cứ trừu tượng bay bổng, rồi đến một buổi hội thảo "tâm sự mỏng" về "tương lai công việc", và có thể là một bản demo "tinh tế" đến mức "lờ đi" tất cả những phần rắc rối. Cuối cùng, các anh em dev ra về với túi quà đầy ắp nhưng lại chả có lấy một tí "manh mối" nào về việc làm sao để nhét cái thứ "long lanh" mới toanh đó vào một kho code (repo) thực tế cả!\n\nVậy Conf.ai tụi tôi làm gì khác biệt? Chúng tôi mời về 4 nhà phát triển cao cấp "thứ thiệt", những người đang ngày đêm code cho sản phẩm "ra tiền" mỗi ngày. Ở đây không có "người truyền giáo AI" hay mấy anh chị "người ảnh hưởng AI" đâu nhé! Tuyệt đối không có bất kỳ quảng cáo tài trợ "nhảm nhí" nào chen ngang đâu! Bạn sẽ được TẬN MẮT xem live coding trong Cursor, các IDE AI khác, và cả terminal. À, còn có cả một kênh Discord riêng to đùng để bạn nhận được hỗ trợ "tận răng" từ các giảng viên nữa chứ!\n\nVà đây là cái nhìn tổng quan về 4 workshop "đỉnh của chóp" mà bạn sắp được "phá đảo":<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fnly9p0wewirrk4wrkpea.png' alt='AI-Driven Development'>\n\n**Workshop 1: "Lập Kế Hoạch & Thực Thi Dự Án AI" – Biến Ý Tưởng Thành Code Thật!**\n\nBạn sẽ được "mục sở thị" Milko Slavov, CTO của hai startup AI đình đám, dẫn dắt qua TOÀN BỘ quy trình kiến trúc và phát triển phần mềm dùng AI mà anh ấy áp dụng hằng ngày để "đẻ" ra những sản phẩm chạy mượt mà. Anh ấy sẽ "bung lụa" những bí kíp sau:\n\n* **Phác thảo ý tưởng:** Làm sao để tạo PRD (Product Requirement Document) và tài liệu đặc tả "chuẩn chỉnh" bằng ChatGPT.\n* **Prototype cấp tốc:** Dựng prototype UI (v0), thu thập ngữ cảnh, và nghiên cứu chuyên sâu – tất cả đều có AI "hỗ trợ nhiệt tình".\n* **Lên kế hoạch chi tiết:** Biến những "ý tưởng lớn" thành các hướng dẫn cụ thể, từng bước một.\n* **Triển khai "trong vòng nốt nhạc":** Dùng AI Agent của Cursor để triển khai code.\n* **Dọn dẹp code "auto":** Tự động refactoring, kiểm thử, và làm đẹp commit logic.\n* **Tạo tính năng "từ A-Z":** Xây dựng một tính năng hoặc MVP từ ý tưởng ban đầu đến triển khai hoàn chỉnh với CI/CD. Cái này mới gọi là "đỉnh cao" chứ!\n\nĐừng nghĩ đây chỉ là một bản demo "cho vui" nhé! Đây chính là QUY TRÌNH LÀM VIỆC THỰC TẾ của một CTO, được phân tích "tận răng" ở từng bước một. Bạn sẽ hiểu "tại sao họ làm vậy" chứ không chỉ là "họ làm gì".\n\n**Workshop 2: "Phát Triển AI Full-Cycle: Từ Số 0 Đến Triển Khai" – Biến Không Thành Có!**\n\nJemal Ahmedov, một chuyên gia "tăng tốc" dự án AI, sẽ cho bạn thấy cách anh ấy dẫn dắt các nhóm làm việc với tốc độ "chóng mặt", tận dụng AI đến mức tối đa. Trong buổi này, bạn sẽ được chứng kiến MỘT SẢN PHẨM HOÀN CHỈNH "lột xác" từ ý tưởng ban đầu cho đến khi triển khai thành công, tất cả đều được thực hiện "mượt mà" trong Cursor. Chi tiết cụ thể:\n\n* **Khởi động thần tốc:** Khởi tạo dự án, thiết lập kho code (repo), và tạo README "chuẩn không cần chỉnh".\n* **Cấu hình "sức mạnh":** Thiết lập Cursor với các file .rules và plugin tùy chỉnh để tối ưu hóa quy trình.\n* **Sản phẩm "tự lên":** Tạo product backlog, user stories và tiêu chí sản phẩm bằng AI – đúng là "AI lo hết"!\n* **Thiết kế "siêu việt":** Micro-design từng tính năng một cách tỉ mỉ.\n* **Triển khai "tới bến":** Các bước triển khai cụ thể sẽ được bật mí để bạn có thể mang sản phẩm của mình ra thế giới!

Lê Lân

18/06/2025

Ê, bạn có bao giờ cảm thấy "bội thực" với mớ tin tức tiêu cực, nhảm nhí trên mạng không? Tôi thì có đấy! Đã có lúc tôi muốn "phiêu lưu" vào thế giới Kubernetes và tự tay phát triển ứng dụng di động, nhưng lại chẳng biết bắt đầu từ đâu. Trong khi đó, tôi cứ mãi vật lộn với "mớ bòng bong" tin tức ngoài kia. Giá như có một bộ lọc thần kỳ để loại bỏ hết những thứ ồn ào đó nhỉ? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/digital_noise_filter.png' alt='Bộ lọc loại bỏ nhiễu loạn kỹ thuật số'>Và thế là, một tia sáng lóe lên! Tôi quyết định "chế tạo" một đài phát thanh trực tuyến ứng dụng AI của riêng mình. Nơi đó chỉ có nhạc không bản quyền và những "tin tức sạch bong" – hoàn toàn không thiên vị, không tiêu cực. Ban đầu, tôi chỉ muốn giải tỏa nỗi niềm cá nhân thôi, nhưng bất ngờ thay, nhiều người bắt đầu liên hệ, hỏi tôi cách tự tạo đài radio trên internet. Thế là tôi nghĩ: "Ơ, tại sao mình không biến nó thành một nền tảng hoàn chỉnh nhỉ?" Và từ đó, dự án xây dựng một nền tảng phát thanh với các "host" AI, podcast và hệ thống quản lý siêu dễ dùng đã ra đời. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_radio.png' alt='Đài phát thanh AI'>Cuối cùng, tôi đặt tên cho "đứa con tinh thần" này là Tunio – ghép từ "tune" (điệu nhạc) và "I/O" (Input/Output – một thuật ngữ quen thuộc trong lập trình). Nghe cái tên này, bạn có thấy nó "gợi đòn" gì khác không? Cứ mạnh dạn chia sẻ nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tunio_logo_concept.png' alt='Ý tưởng logo Tunio'>Để bạn dễ hình dung về "thành quả" của Tunio, tôi đã tạo ra vài kênh demo đang chạy "bon bon" đây, đảm bảo bạn sẽ mê tít:Tunio Showcase - tổng hợp tin tức, podcast, thông báo, có cả "host" AI và nhạc hiệu (jingles) cực chất: https://app.tunio.ai/stream/enTunio – Lounge - dành riêng cho những "con nghiện" âm nhạc, chỉ có nhạc và jingles thôi: https://app.tunio.ai/stream/tunio-loungeTunio – Post-Apocalyptic Dark Ambient - một trải nghiệm âm nhạc siêu "chill" với hiệu ứng mưa rơi, chuẩn để bạn thư giãn sau ngày dài: https://app.tunio.ai/stream/dark-ambientGiờ thì, hãy cùng "mổ xẻ" xem Tunio được xây dựng từ những "viên gạch" công nghệ "xịn sò" nào nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tech_stack_icons.png' alt='Bộ icon công nghệ của Tunio'>Tưởng tượng nhé, để xây dựng một "nhà đài" trực tuyến hoành tráng như Tunio, chúng ta cần một "dàn nhạc" công nghệ đồ sộ nhưng phải thật hòa hợp! Dưới đây là "bộ sậu" chính mà tôi đã tin dùng (đặc biệt là toàn bộ được "chỉ huy" bởi Kubernetes đấy – nghĩ nó như một "nhạc trưởng" tài ba điều phối mọi thứ hoạt động trơn tru vậy): <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/kubernetes_concept.png' alt='Khái niệm Kubernetes'>Âm thanh (Cánh tay DJ chuyên nghiệp): Chúng tôi dùng Icecast2 và Liquidsoap. Icecast2 giống như "phòng thu chính" để phát sóng tín hiệu đi khắp nơi, còn Liquidsoap thì như một "DJ thông minh" giúp quản lý danh sách nhạc và phát sóng tự động, đảm bảo mọi thứ trôi chảy không một giây gián đoạn.Xử lý Logic (Bộ não siêu việt): Ngôn ngữ Golang là "bộ não" của hệ thống. Nhờ tốc độ và hiệu suất "khủng bố" của nó, Golang xử lý mọi thứ từ quản lý danh sách phát theo thời gian thực đến các tác vụ chuyển đổi âm thanh chạy ngầm cực kỳ mượt mà.Lưu trữ (Kho tàng dữ liệu khổng lồ): Dữ liệu được cất giữ cẩn thận trong PostgreSQL (có cả module pgvector để xử lý các phép tính vector – "linh hồn" của các tính năng AI đấy!) và S3 (dịch vụ lưu trữ đám mây của Amazon, nghĩ nó như một kho chứa khổng lồ không giới hạn, cất được mọi thứ).Xử lý âm thanh (Phù thủy âm thanh chuyên nghiệp): ffmpeg chính là "phù thủy âm thanh" của chúng tôi. Mọi tin tức và podcast trước khi lên sóng đều phải qua tay ffmpeg để được chuẩn hóa âm lượng và "tút tát" lại cho thật chuẩn chỉnh, đảm bảo chất lượng phát sóng tốt nhất.Giám sát (Đội ngũ "bác sĩ" 24/7): Prometheus và Grafana là bộ đôi "bác sĩ" giúp tôi theo dõi "sức khỏe" của Tunio liên tục 24/7. Có bất kỳ dấu hiệu "ốm yếu" nào là hệ thống báo động ngay lập tức!Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS - Giọng đọc AI): Ban đầu, tôi dùng ElevenLabs – một dịch vụ có chất lượng giọng đọc siêu đỉnh. Nhưng sau này, để tối ưu chi phí và không bị giới hạn nội dung (đúng rồi, "nhà đài" của mình mà, phải tự chủ chứ!), tôi đã tự triển khai Piper TTS trên máy chủ riêng. Nhờ vậy, tôi có thể thoải mái tạo nội dung mà không lo tốn kém, lại còn được "phá đảo" không giới hạn nữa!Giao diện người dùng (Bộ mặt thân thiện với người dùng):Frontend web: Được xây dựng bằng Next.js kết hợp với `next-intl` để hỗ trợ đa ngôn ngữ, giúp bạn truy cập ứng dụng và bảng điều khiển siêu dễ dàng, dù bạn ở bất cứ đâu.Ứng dụng di động: Với React Native (Expo), Tunio có cả ứng dụng di động, giúp bạn nghe đài mọi lúc mọi nơi chỉ với chiếc điện thoại "cưng" của mình.Vậy quy trình tạo ra một bản tin hay podcast "sạch bong" trên Tunio diễn ra thế nào nhỉ? Hãy tưởng tượng một "dây chuyền sản xuất" thông minh nhé: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_content_pipeline.png' alt='Quy trình sản xuất nội dung AI'>1. Thu thập: Tin tức và podcast được "gom" về từ các nguồn RSS đáng tin cậy.2. Lọc "rác": Các mô hình AI "tinh ranh" của chúng tôi sẽ lọc bỏ những tin tức tiêu cực, chính trị, quảng cáo hay khuyến mãi... đảm bảo nội dung "sạch" đúng nghĩa và chỉ giữ lại những thông tin hữu ích.3. Khử trùng lặp: Sau đó, công nghệ nhúng vector (vector embeddings) sẽ giúp loại bỏ các tin trùng lặp một cách thần tốc, chỉ giữ lại những thông tin độc đáo và giá trị.4. Tóm tắt "ngon lành": Thông tin đã được lọc sẽ được gửi đến GPT để tóm tắt một cách súc tích và dễ hiểu nhất, giúp bạn nắm bắt nội dung nhanh chóng.5. Biến thành giọng nói: Bản tóm tắt "chuẩn không cần chỉnh" rồi thì đến lượt AI biến chúng thành giọng đọc tự nhiên, cuốn hút.6. Lên sóng: Cuối cùng, những bản tin đã được "trau chuốt" tỉ mỉ sẽ được gửi thẳng lên luồng phát trực tiếp của đài. Thật vi diệu phải không nào?Vậy nội dung trên Tunio có gì đặc biệt? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tunio_content_variety.png' alt='Đa dạng nội dung Tunio'>Âm nhạc: Toàn bộ nhạc trên Tunio đều là nhạc không bản quyền, được tạo ra bằng các mô hình mã nguồn mở hoặc được cấp phép đầy đủ. Cứ yên tâm "chill" nhé, không lo bản quyền!Tin tức: Các bản tin được phân loại rõ ràng (công nghệ, thể thao, game, v.v.) và cập nhật liên tục từ các nguồn RSS đáng tin cậy. Bạn sẽ luôn có thông tin mới mẻ, đúng sở thích và không "dính" tin rác.Jingles: Những đoạn nhạc hiệu (jingles) bắt tai cũng được tạo ra bằng công nghệ TTS, với giọng đọc từ ElevenLabs, nghe "sang chảnh" và chuyên nghiệp lắm!Podcasts: Bạn muốn nghe podcast về chủ đề nào đó? Cứ việc "ra lệnh"! Podcasts được tạo ra dựa trên yêu cầu của người dùng, được lồng tiếng bởi AI và gửi thẳng lên sóng. Thật là "độc quyền" và cá nhân hóa phải không?Giờ thì nói về "bộ mặt" của Tunio nhé – nơi bạn sẽ tương tác và "phiêu" cùng nó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/web_mobile_app_tunio.png' alt='Ứng dụng web và di động của Tunio'>Giao diện Web: Trang web chính của Tunio và bảng điều khiển quản lý đều được xây dựng bằng Next.js kết hợp `next-intl` để hỗ trợ đa ngôn ngữ. Đảm bảo bạn truy cập dễ dàng, dù ở bất cứ đâu, với trải nghiệm mượt mà nhất.Ứng dụng di động: Để bạn có thể nghe Tunio "mọi lúc mọi nơi," chúng tôi còn có ứng dụng trên điện thoại, phát triển bằng React Native (Expo) với giao diện WebView tiện lợi. Chỉ cần vài cú chạm là cả thế giới âm thanh và tin tức đã nằm gọn trong túi bạn rồi!Và điều "vi diệu" hơn nữa là khả năng phân phối siêu tiện lợi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/youtube_twitch_telegram.png' alt='Phân phối đa nền tảng Youtube Twitch Telegram'>Tunio có tính năng restreaming tích hợp sẵn đến các nền tảng lớn như YouTube (https://www.youtube.com/watch?v=U42ztLmJE1Q), Twitch, và Telegram ngay từ trên nền tảng của chúng tôi. Không cần bất kỳ phần mềm bên thứ ba nào phức tạp cả! Tưởng tượng bạn có thể phát sóng đài radio của mình đến hàng triệu người chỉ với vài cú click – quá tiện lợi phải không nào?Tôi đã thiết lập vài trạm demo để bạn có thể trải nghiệm các "gu" khác nhau của Tunio (như kênh Lounge thư giãn hay kênh Ambient huyền bí...). Rất mong nhận được ý kiến của bạn đấy: https://app.tunio.aiHiện tại, tôi chưa thể "onboard" (chào đón và hỗ trợ) người dùng một cách đầy đủ vì quá trình đăng ký công ty vẫn đang diễn ra và tôi chưa thể chấp nhận thanh toán. Nhưng đừng lo, nền tảng vẫn đang mở cửa để bạn thoải mái trải nghiệm và dùng thử!Nếu bạn thấy hứng thú, tôi rất sẵn lòng chia sẻ câu chuyện của mình – về những sai lầm đã mắc phải trong giai đoạn đầu và cách tôi phải suy nghĩ lại, rồi làm lại một số quyết định ban đầu. Đôi khi, "thất bại là mẹ thành công" mà, đúng không?Mọi ý kiến đóng góp của bạn đều rất đáng quý, dù là gợi ý về công nghệ, ý tưởng đặt tên cho dự án, hay đơn giản chỉ là cảm nhận của bạn sau khi trải nghiệm. Hãy cứ tự nhiên chia sẻ nhé, tôi luôn lắng nghe! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/community_feedback.png' alt='Cộng đồng và phản hồi'>

Lê Lân

18/06/2025